package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.text.SimpleDateFormat;

/**
 * Author: Felix
 * Date: 2021/11/23
 * Desc: 日志数据分流
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、logger.sh(Nginx、日志采集服务)、BaseLogApp、Hdfs
 * 执行流程
 *      -运行模拟生成日志数据的jar(模拟前端埋点产生日志的过程)
 *      -将产生的日志数据交给Nginx进行处理 注意：Nginx并不对日志进行处理，只是做一个转发
 *      -将日志请求转发给日志采集服务
 *      -日志采集服务对接收到的埋点日志进行处理
 *          >打印到控制台
 *          >落盘
 *          >发送到kafka主题 ods_base_log
 *      -BaseLogApp应用从ods_base_log主题中读取数据
 */
public class BaseLogApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);
        //TODO 2.检查点相关设置
       /* //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点的超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 取消job是否保留检查点
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置重启策略
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        //2.5 设置状态后端
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck"));
        //2.6 设置操作hadoop的用户
        //System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");

*/
        //TODO 3.从Kafka中读取日志数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "ods_base_log";
        String groupId = "base_log_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic,groupId);
        //3.3 消费数据  封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaDS = env.addSource(kafkaSource);

        //TODO 4.对读取的数据 进行类型转换  jsonStr-->jsonObj
        /*
        //匿名内部类
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaDS.map(new MapFunction<String, JSONObject>() {
            @Override
            public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                return JSON.parseObject(jsonStr);
            }
        });

        //lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaDS.map(
            jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr)
        );
        */
        //方法的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaDS.map(JSON::parseObject);

        //jsonObjDS.print(">>>>>");

        //TODO 5.新老访客标记修复---状态编程
        //5.1 按照mid进行分组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedDS = jsonObjDS.keyBy(
            jsonObj -> jsonObj.getJSONObject("common").getString("mid")
        );
        //5.2 使用状态  对标记进行修复
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjWithIsNewDS = keyedDS.map(
            new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                //声明状态  用于保存当前设备的上次访问日期
                //注意：状态的初始化不能放到声明的时候进行，因为这个时候生命周期还没有开始
                private ValueState<String> lastVisitDateState;
                //定义日期转换工具类
                private SimpleDateFormat sdf;

                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    lastVisitDateState
                        = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<String>("lastVisitDateState", String.class));
                    sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
                }

                @Override
                public JSONObject map(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    //获取日志中  新老访客标记
                    String isNew = jsonObj.getJSONObject("common").getString("is_new");
                    //如果访客标记是1  有可能会出现不准确的情况 ，需要进行修复；如果访客标记是0，说明已经判断过了，不需要进行修复
                    if ("1".equals(isNew)) {
                        //从状态中获取当前设备的上次访问日期
                        String lastVisitDate = lastVisitDateState.value();
                        //获取当前访问的日期
                        String curVisitDate = sdf.format(jsonObj.getLong("ts"));

                        //判断状态中的上次访问日期是否为空(是否访问过)
                        if (lastVisitDate != null && lastVisitDate.length() > 0) {
                            //说明曾经访问过
                            isNew = "0";
                            if (!curVisitDate.equals(lastVisitDate)) {
                                jsonObj.getJSONObject("common").put("is_new", isNew);
                            }
                        } else {
                            //说明这次访问是第一次    将这次的访问日期放到状态中
                            lastVisitDateState.update(curVisitDate);
                        }
                    }
                    return jsonObj;
                }
            }
        );
        //jsonObjWithIsNewDS.print(">>>>>");

        //TODO 6.日志数据进行分流       启动日志---启动侧输出流   曝光日志---曝光侧输出流中   页面日志---主流中
        //6.1 定义侧输出流标签
        OutputTag<String> startTag = new OutputTag<String>("startTag"){};
        OutputTag<String> displayTag = new OutputTag<String>("displayTag"){};

        //6.2 分流
        SingleOutputStreamOperator<String> pageDS = jsonObjWithIsNewDS.process(
            new ProcessFunction<JSONObject, String>() {
                @Override
                public void processElement(JSONObject jsonObj, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                    //获取启动start标记
                    JSONObject startJsonObj = jsonObj.getJSONObject("start");
                    String jsonStr = jsonObj.toJSONString();

                    //判断是否为启动日志
                    if (startJsonObj != null && startJsonObj.size() > 0) {
                        //如果startJsonObj不为空，说明是启动日志  将当前日志输出到侧输出流中
                        ctx.output(startTag, jsonStr);
                    } else {
                        //如果不是启动日志，那么剩下的日志都属于页面日志  页面日志输出到主流中
                        out.collect(jsonStr);

                        //注意：曝光日志也属于页面日志     判断当前页面是否有曝光
                        JSONArray displayArr = jsonObj.getJSONArray("displays");
                        if (displayArr != null && displayArr.size() > 0) {
                            Long ts = jsonObj.getLong("ts");
                            String pageId = jsonObj.getJSONObject("page").getString("page_id");
                            //对数组进行遍历   将曝光数据一条条的取出来
                            for (int i = 0; i < displayArr.size(); i++) {
                                JSONObject displayJsonObj = displayArr.getJSONObject(i);
                                //补充曝光页面以及曝光的时间
                                displayJsonObj.put("ts", ts);
                                displayJsonObj.put("page_id", pageId);
                                //将曝光信息输出曝光的侧输出流中
                                ctx.output(displayTag, displayJsonObj.toJSONString());
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        );

        //获取侧输出流
        DataStream<String> startDS = pageDS.getSideOutput(startTag);
        DataStream<String> displayDS = pageDS.getSideOutput(displayTag);

        startDS.print(">>>>");
        displayDS.print("####");
        pageDS.print("$$$$");

        //TODO 7.将不同流中的数据写到kafka的dwd主题中
        startDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_start_log"));
        displayDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_display_log"));
        pageDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_page_log"));

        env.execute();
    }
}
